基于深度学习的GPS水准拟合方法

董洲洋; 徐卫明; 庄昊; 孟浩

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基于深度学习的GPS水准拟合方法

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针对数学拟合法在进行全球定位系统(GPS)水准拟合时,因受自身模型限制,导致GPS水准拟合精度不高的问题,该文提出了一种基于EGM2008模型和深度学习的GPS水准拟合法。首先使用深度学习中的分段线性整流函数(ReLU)作为神经元激活函数加快网络的收敛速度,然后利用自适应矩估计函数(Adam)作为优化函数加速获取最优解,并采用正则化丢弃法(Dropout)增强深度学习网络的泛化能力。通过实测数据计算表明:该文方法相比常用的多项式拟合法,丘陵地区外符合精度提高了约65%,达到1.7 cm;高差变化较大的山地外符合精度提高了约90%,达到1.2 cm。

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来源
《测绘科学》 |2021年第4期|57-62|共6页
作者
董洲洋; 徐卫明; 庄昊; 孟浩;
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作者单位

海军大连舰艇学院军事海洋与测绘系;

辽宁大连116000;

32023部队;

辽宁大连116000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类卫星大地测量与空间大地测量;
关键词
EGM2008模型; GPS水准拟合; “移去-恢复”法; 深度学习;

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